
金融行业的数智化转型,早已过了“要不要做”的观望期,进入了“怎么跑得快、跑得稳”的竞速阶段。
翻开各大上市银行的财报,可以看到一个鲜明的信号:金融科技的投入占比连年攀升,从精准营销、智能风控到交易集约化的流程重构,试图用AI筑起一道更宽、更深的护城河。
聚光灯外的压力,留给了分布在全国各地的区域银行。
当经济进入到新周期,区域银行正从过去的“强资本”模式,向“强负债、轻资本”转型。摆在面前的问题却是:论科技投入,掏不出大行动辄百亿的预算;论人才密度,难以吸引海量的顶尖算法科学家。
在智能化浪潮中,区域银行的出路在哪?
12月初在贵阳举办的“云上贵州 智绘黔行”中小银行核心系统升级转型主题交流活动上,华为数字金融军团给出了一个新的解法:区域银行应通过架构迭代与模式创新,找到适合自己的生存之道。
在智能化时代,没有一个稳固、敏捷的底座,就像是在沙滩上建高楼。
特别是银行代表金融机构,核心系统和底层架构的升级,绝不是数智化的配套工程,而是智能化的起点:智能化“地基”不稳,所有的创新只能停留在试点;架构不敏捷,就无法走向规模化、常态化运行。
“深耕本土,支农支小”的贵州农信,就是在深水中摸到石头的“探路者”。
2021年,贵州农信和华为开始在承载网领域合作。根据贵州农信的网络现状和业务发展需求,基于高可靠、易扩展、前瞻性的原则,设计并建设了贵州农信SRv6智简广域网络,极大地缩短了业务上线周期、提高了资源利用率和整网运维效率,为金融行业的“IPv6+”实践树立了典范。
前期合作沉淀的信任,为接下来的一场“硬仗”埋下了伏笔。
时间来到2025年10月19日,华为助力贵州农信新一代核心系统正式投产上线。项目历时520天集中攻坚,实现64套关联系统整体投产,22小时高效实施完成系统切换,创下了省级农信系统升级的新纪录。
首先是技术架构的跃迁,摒弃传统的“IOE”架构,采用了分布式微服务架构,构建了“同城双活+异地容灾”的三中心运行格局。
其次是底座的全栈自主,基于华为云、高性能鲲鹏、NoF存储和网络在内的全栈国产SDN网络、负载均衡、服务器、云平台、操作系统、虚拟化平台、数据库、中间件等基础软硬件,稳定性进一步增强。
最后交出了一组组被验证的“实战数据”。
新一代核心系统的处理能力由2000TPS提升至12000TPS,处理能力提升至原系统6倍,日常批处理时间由70分钟缩短至25分钟;
相较于集中式架构50:50的流量分配,新一代核心系统的应用智能流量调度实现了9:1的精准流量分配,大幅降低了系统性风险;
自10月19日正式对外营业后,各类业务处理正常,系统交易处理成功率达到100%,支撑了贵州农信万亿级资产规模的平稳运行。
如果说核心系统是银行的心脏,贵州农信的“改造”就像是将老旧的动力系统换成了“航空发动机”,不仅消除了交易范围越来越多、系统规模越发庞大带来的处理压力,还进一步打破了“数据孤岛”,让海量散落在各处的数据变成了实时可调用的资产,为AI落地提供了肥沃土壤。
解决了智能化转型的“粮草先行”,区域银行该怎么排兵布阵呢?
华为副总裁、数字金融军团CEO曹冲在演讲中给出了一个清晰而克制的判断:区域银行应结合自身差异化定位,走出一条适合自己的特色化路径。
AI可以看做是区域银行的“战略杠杆”,核心系统是杠杆“支点”,怎么撬动更大的势能,区域银行的着力点应该是对本地产业与客群的理解、灵活的机制和细分场景的实践经验,让AI不只是通用能力的叠加,进一步放大差异化优势,转化为区域银行的可持续竞争力。
直接的例子就是贵州农信。
在新一代核心系统的“改造”中,除了架构升级和自主创新,贵州农信还特别提升了两个方面的能力。
一个是黔农云手机银行功能的架构优化,剥离了非金融核心业务,将信贷业务下沉至大零售信贷系统,有效提升了客户体验。
另一个是大零售信贷系统抽取公共能力中心,实现了线上线下业务的统一授信,进一步规范了信贷业务管理。
业务选择上的聚焦+系统能力上的重构,让贵州农信和大行形成了错位竞争的态势,并通过核心系统的“因地制宜”,为AI落地、构建智能化体系,提供了稳固的落脚点。
至于区域银行的智能化进程,华为数字金融军团首席专家柳元鑫提出了循序推进的三阶段路线图:
短期定义特色场景,不搞“大而全”的AI落地,应从与自身业务关联度最高、价值最直接的场景切入,例如财富助手、小微信贷 Agent、对公 KYC 智能体等,避免让智能化沦为展示工程。
中期构建人机协作体系,将多年积累的服务经验、业务规则和优秀实践,系统性地输入到大模型中进行训练,让模型逐步承担标准化、重复性的基础工作,形成效率提升的正向飞轮。
长期打造AI原生银行,知识体系、业务流程和组织结构都将围绕人机协作进行重构,AI不再是外挂工具,从经验驱动向智能驱动的跃迁,形成更加敏捷、高效、可持续的运营模式。
厘清了区域银行的智能化路线,“缺人、缺钱、缺技术”的痛点怎么解?
问题并不难回答。
区域银行的特殊性在于,不同银行间几乎没有业务竞争,“划地而治”的格局为技术经验的共享创造了先天条件:不需要重复造轮子,可以借鉴同行的经验,降低数智化转型的试错成本。
而且从业务构成上看,区域银行的客群主要集中在中小企业和城镇居民,对金融的需求有着极高的相似度,无论是信贷审批还是风控模型,在底层逻辑上是同构的。
按照华为副总裁、数字金融军团CEO曹冲的说法:区域银行应该在业务上走特色化之路,在科技建设上走模板化之路。
以贵州农信新一代核心系统为例,不单单创造了省级农信领域首家实现全栈核心信创替代、全量数据一次性切换的里程碑纪录,推进“自主创新”核心系统建设过程中的经验和能力,为全国农信系统深化金融信创,提供了可复制、可验证、可推广的行业样板。
华为的使命正是把大行、领先机构的经验沉淀为“模板”,形成可复用、可复制的工程能力。
同样是核心系统的“改造”,贵州农信520天的“急行军”经验被转化为一套标准化的实施流程,其他银行不需要从零开始,可基于标准化的接口和组件搭配,缩短项目建设周期、提供落地效率。
不只是“核心系统”的实践模板,早在2021年的时候,华为就针对金融行业的典型场景,加大技术研发和创新投入,并通过与大行、股份制、区域银行的广泛合作,沉淀了很多工程能力和模板。
“模板化”的意义在于,在大行进入AI强投入期的时候,为中小银行提供了通往数智化的捷径:即使是一家偏远地区的农商行,也可以复制“模板”,快速对标行业的最佳实践。
把视角再放大一些的话:银行的数智化转型,本就是一场“道”与“术”的结合。
“道”是战略选择。智能化转型不是选择题,而是必选题。能否立足自身禀赋、放大差异化优势,决定了走向长期竞争力,还是陷入同质化内卷。
“术”是落地方法。不在于技术堆叠和概念追逐,而是以清晰的架构、可复制的模板和循序推进的路径,把智能化真正嵌入业务流程与组织能力。
区域银行的智能化转型,不是一场拼资源、拼投入的“竞赛”,而是一场拼认知、拼路径、拼执行力的系统工程。当战略方向清晰、落地方法可复制,“缺人、缺钱、缺技术”就不再是无法逾越的天花板。
AI时代的竞争,本质上是进化速度的竞争。
对于区域银行而言,过去的束缚是技术和人才短板;华为的“模板化”解法,为区域银行按下了行业演进的“加速键”。
智能化不只是技术的升级,更是对“本地化优势”的一次重组。当区域银行把对产业、客群、区域经济的深度理解,通过新一代核心系统、数据体系和AI能力进行重构,所构建的护城河,将是难以撼动的壁垒。